怎么样 0 成本打造自己的专属 AI 助手团队？市面上有很多 AI 工具，你肯定也用过很多，比如有写文章的、有写代码的、有分析数据的……
但如果这些工具分散在不同的平台，需要切换使用的话，肯定不是高效的方式。
有个简单的方式，用 Claude Code 的 Subagent，每个 Subagent 就是一个专职助手，对应一种能力、一个岗位：
比如定义一个写作助手，负责润色文章、改语气、生成大纲；
比如定义一个代码审查员，负责检查代码质量、找 bug、提优化建议；
再比如定义一个数据分析师，负责处理数据、生成报告
这些AI员工都可以按你的工作流程来，而且它们可以并行工作，不用排队，是不是很爽。
Subagents 是什么
Subagents 是预配置的专门化 AI 助手，就是上面说的专职员工，会有一个主 Claude（项目负责人的角色） 负责和你对话、执行任务，遇到特定类型的工作可以派给 Subagent（手下的员工）去做。
每个 Subagent 有自己独立的上下文窗口。意味着它不会占用你主对话的 token 配额，执行完了结果返回给主 Claude，也不会把主对话的上下文搞得很长。
主 Claude 可以同时派出多个 Subagent 处理不同的任务，效率拉满。
关于 Subagents 和 Slash Commands 的区别我在介绍 Commands 的那篇文章说过了，这里就不重复。
Slash Commands 其实就是快捷提示词。
Subagents 有独立的上下文窗口，不会污染主对话。适合复杂的、需要大量处理的任务，或者需要并行执行的场景。
创建 Subagent
创建 Subagent 有两种方式。
第一种是用 /agents 命令。在 Claude Code 里输入 /agents，会打开一个管理界面，可以查看、创建、编辑、删除 Subagent，它交互做的很好，操作起来其实挺方便的。
这是选择你的 Agent 可以使用哪些工具权限：
| 工具类别 | 包含的工具 | 用途 |
|---|---|---|
| Read-only tools | Glob, Grep, Read, LSP | 只读取文件，不做任何修改 |
| Edit tools | Edit, Write, NotebookEdit | 可以修改/创建文件 |
| Execution tools | Bash, 后台任务 | 执行命令行命令 |
| MCP tools | 你配置的 MCP 服务器工具 | 如 Playwright、数据库等 |
| Other tools | WebFetch, WebSearch, Task 等 | 网络搜索、子代理等 |
第二种是手动创建文件。在 .claude/agents/ 目录下创建 Markdown 文件，每个文件就是一个 Subagent。
文件格式：
---
name: agent-name
description: 什么时候调用这个代理
tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep
model: sonnet
---
你是一个 [角色描述]...
[详细的指令和工作流程]
举个例子：code-simplifier
这也是 Claude code 的开发者 Boris 提到的他在用的子代理， 在 Claude 完成工作后简化代码。
因为 Claude 写代码的时候关注的是功能实现，可能会写得比较啰嗦；专门的简化代理可以做第二遍优化，让代码更简洁。
参考这个思路创建了一个 .claude/agents/code-simplifier.md 内容如下：
---
name: code-simplifier
description: 简化和清理代码，移除冗余，提高可读性
tools: Read, Write, Edit, Grep
model: sonnet
---
你是一个代码简化专家。你的任务是在功能实现完成后，对代码进行简化和优化。
## 工作原则
保持功能不变的前提下：
- 移除重复的代码逻辑
- 简化复杂的条件判断
- 提取可复用的函数
- 使用更简洁的语法
- 保持命名清晰
## 不要做的事
- 不要改变代码的功能
- 不要引入新的依赖
- 不要过度抽象
- 不要改变代码风格（和项目保持一致）
## 工作流程
1. 读取最近修改的文件
2. 分析可以简化的地方
3. 执行简化
4. 说明做了哪些改动
用的时候可以说"用 code-simplifier 简化一下刚才的代码"，也可以让 Claude 根据任务自动判断是否需要调用。
自定义验证代理
除了 code-simplifier，我还创建了两个验证用的代理。
verify-work：通用的验证代理，能根据任务类型自动选择验证方式。
verify-ui：专门用于前端 UI 验证，可以使用浏览器自动化测试。这个代理配置了 Playwright 的工具权限，可以自动打开浏览器进行 UI 测试。
具体内容我就不贴出来了，这些内容都可以直接让 AI 给你的。甚至最省事的办法就是直接让 AI 给你加上子代理，你只需要跟他沟通一下你想实现的效果。
调用方式
Subagent 有两种调用方式。
自动调用：Claude 会根据 Subagent 的 description 自动判断什么时候使用。比如你说"帮我简化一下这段代码"，如果有 code-simplifier 这个代理，Claude 可能会自动调用它。skills 也是同样的逻辑。
手动指定：你也可以明确告诉 Claude 用哪个代理。比如"用 verify-ui 测试一下登录页面"。
个人建议在关键的地方手动指定，确保用的是正确的代理。自动调用适合那些 description 写得很清楚、不容易混淆的代理。
并行执行
单独说一下，Subagents 的一个强大特性是可以并行执行。主 Claude 可以同时派出多个 Subagent，它们各自在独立的上下文里工作，互不干扰。
比如你让 Claude 实现一个功能，完成后可以同时让 code-simplifier 简化代码、verify-work 跑测试、另一个代理更新文档。三个任务并行跑，比串行快很多。
默认支持 10 个任务并行，超过的会自动排队。日常开发基本够用了。
官方文档在这里，感兴趣可以看看：https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
配置位置
Subagent 配置可以放两个地方：
用户级：~/.claude/agents/，对所有项目生效。适合放通用的代理，比如 code-simplifier。
项目级：项目根目录下的 .claude/agents/，只对当前项目生效。适合放项目特定的代理，比如针对特定技术栈的验证代理。
项目级的配置可以提交到 Git 和团队共享。这个一般大家都很熟悉了。像 MCP、 skills、自定义命令这些都是同样的配置逻辑
设计 Subagent 的思路
可以参考这几个问题：
这个任务是否经常重复？如果是，值得做成代理。
这个任务是否需要大量上下文？如果是，独立的代理可以避免污染主对话。
这个任务是否有固定的流程？如果是，写进代理的指令里可以保证每次执行一致。
这个任务是否可以和其他任务并行？如果是，做成代理可以提高效率。
本质上，Subagent 就是把你脑子里的 SOP 固化下来，交给 AI 执行。你不用每次都记得要做哪些步骤，代理会按照你定义的流程走。
小结
Subagents 的核心价值是专业化和并行化。
每个代理专注做一件事，有明确的职责和工作流程。多个代理可以同时工作，不互相阻塞。
从实际使用来看，code-simplifier 和验证类的代理最实用。写完代码调用简化代理优化一遍，然后调用验证代理确认没问题，这个流程可以保证产出的代码质量。
把这些流程固化成代理之后，每个 PR 都能保持一致的质量标准，不会因为赶时间或者疏忽漏掉某个步骤。
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